本书基于“数据挖掘”技术，综合巡视、试验、检修、成本控制等因素的影响，提出了代表性电气设备运维策略优化的决策分析方法并对变压器等设备的运维策略优化上进行了成功应用。利用可用性较高的在线监测数据建立了在线与带电数据时序关联模型，完成了两种数据在测量误差与检测成本方面的优势互补，实现了变压器油中溶解气体带电检测数据的预测及在线数据的高级应急；提出了基于策略网络的带电检测策略优化方法，利用神经网络的强泛化能力实现针对不同型号设备运维策略的优化提升。